GPU实验上机介绍 国家高性能计算中心（合肥）
主要内容 并行计算环境简介 Putty工具介绍 实验要求和步骤 上机作业 国家高性能计算中心（合肥）
并行计算环境简介 常见的并行计算设备： 高性能中心和超算中心拥有的大型计算设备： 大型/超级计算机 计算机集群系统 多核PC 曙光4000A超级计算机 HP RX2600集群系统 HP Superdome服务器 IBM JS22刀片服务器 KD-50-I龙芯万亿次机 联想深腾7000G GPU集群 主页：http://scc.ustc.edu.cn 国家高性能计算中心（合肥）
Putty的设置 Putty是一个小巧的虚拟终端，只有一个500k的执行文件，不需安装即可运行 国家高性能计算中心（合肥）
登陆集群 输入IP和端口为202.38.69.241:39099 ，点击open，输入账号和密码，就远程登录到GPU集群上了 此次实验账号为test001-test020共20个，密码统一为a123456，请各位同学自行选择，并在选择的账号下 建立自己的子文件夹 集群资料参考http://mccipc.ustc.edu.cn/mediawiki/index.php/Gpu-cluster-manual 国家高性能计算中心（合肥）
编写作业脚本 此处给一个脚本参考，关键处自行修改，以.pbs后缀： #PBS -N cudatestjob 国家高性能计算中心（合肥） #PBS -o /ghome/<testname>/<username>/$PBS_JOBID.out #PBS -e /ghome/<testname>/<username>/$PBS_JOBID.err #PBS -l nodes=G142:gpus=1 #PBS -r y #PBS -q batch cd $PBS_O_WORKDIR echo Time is `date` echo Directory is $PWD echo This job runs on following nodes: echo -n "Node:" cat $PBS_NODEFILE echo -n "Gpus:" cat $PBS_GPUFILE echo "CUDA_VISIBLE_DEVICES:"$CUDA_VISIBLE_DEVICES startdocker -c "nvcc -o /ghome/test001/test/mMul /ghome/test001/test/mMul.cu" bit:5000/deepo startdocker -c "/ghome/test001/test/mMul" bit:5000/deepo 国家高性能计算中心（合肥）
上传CUDA代码文件 使用WinSCP工具(Window)或SCP命令(Linux)等可远程上传文件的手段，将自己的代码文件和脚本上传至 “/ghome/<testname>/<用户名>/ “的目录下 国家高性能计算中心（合肥）
提交脚本及验证 在Putty的console中cd到自己的子文件夹，并输入： qsub <脚本名>.pbs 以提交脚本 使用cat命令查看输出文件核对正确性 国家高性能计算中心（合肥）
实验题目 1.简单题 向量加法。定义A,B两个一维数组，编写GPU程序将A和B对应项相加，将结果保存在数组C中。分别测试数组规模为10W、20W、100W、200W、1000W、2000W时其与CPU加法的运行时间之比。 2.中等题 矩阵乘法。定义A，B 两个二维数组。使用GPU 实现矩阵乘法。并对比串行程序，给出加速比。 国家高性能计算中心（合肥）